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6. Vorlesung Modern Methods in Drug Discovery WS05/06 1
Informationsfluß in einer drug discovery pipeline
6. Vorlesung Modern Methods in Drug Discovery WS05/06 2
eADMET Prediction
early
Absorption
Distribution
Metabolism
Elimination
Toxicology
Pharmacokinetic
Bioavailability
6. Vorlesung Modern Methods in Drug Discovery WS05/06 3
ADME Modelle (I)
Folgende Modelle werden für das in silico design benötigt
Primäre Modelle
Löslichkeitintestinale AbsorptionBioverfügbarkeitMetabolische StabilitätBlut-Hirn-Schranke PermeationMutagenizitätCardiatische Toxizität (hERG)Plasmaprotein Bindung
Sekundäre Modelle
Transport (Aufnahme und Efflux)Allgemeine ToxizitätHepatotoxizität (PXR, CAR)NephrotoxizitätImmunogenizitätNeurotoxizität (Rezeptorbindung)Drug-Drug Wechselwirkungen
(Cytochrom P450)
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ADME Modelle (II)
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Warum ist die Voraussage der ADME Parameter so wichtig ?
Gründe die zum Fehlschlag eines potentiellen
Wirkstoffs führen
6. Vorlesung Modern Methods in Drug Discovery WS05/06 6
Warum ist die Voraussage der ADME Parameter so wichtig ? (II)
Zeil ist es, ungeeignete Verbindungen möglichst frühzeitig zu erkennen:
• Schonung von Resourcen• Vermeidung unnötiger klinischer Tests• Je später ein Wirkstoff zurückgezogen werden muß, desto teuerer wird es.
„Fail early, fail fast, fail cheap“
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Komponentenauswahl für dasHigh Throughput Screening (HTS)
N R3
R1 R2
Typischer eADME Filter
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Solvatation kontra Löslichkeit
Feststoff(kristallin)
gas / vapour
Sublimation
Solvens(wäßrige Lösung)
Lösen
Solvatation
Gsolv
logS
Löslichkeit(A) =Dampfdruck(A)
Dampfdruck(ideales Gas)exp
-Gsolv(A)
RT
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Löslichkeitsmodelle (I)
Die Berechnung der Löslichkeit aus einem thermodynamischen Zyklus (Gitterenergie, Solvatationsenergie) wäre prinzipiell möglich, jedoch ist
1. Die Voraussage der Gitterenergie praktisch kaum möglich da dies die Raumgruppe des Kristalls erfordert
2. Die Berechnung der Solvatationsenerge selbst fehlerbehaftet ist
Deshalb kommen vorwiegend QSAR Ansätze zur Anwendung
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Löslichkeitsmodelle (II)Deskriptoren: Konnektivitätsindices
Lit. C. Zhong et al. J.Pharm.Sci. 92 (2003) 2284
r2=0.89, q2= 0.84, se = 0.98, n=120, F=297.80
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Löslichkeitsmodelle (III)
Weitere Ansätze zeigen, daß die verwendeten Deskriptoren die Lipophilie, H-Brückenbindungseigenschaften und Flexibilität der Verbindungen wiedergeben müssen
Lit: A. Cheng et al. J.Med.Chem. 46 (2003) 3572 D. Butina et al. J.Chem.Inf.Comput.Sci. 43 (2003) 837
Neben klassischen QSAR-Gleichungen kommen zunehmend auch Neuronale Netze zum Einsatz
Lit: A. Yan et al. J.Chem.Inf.Comput.Sci. 43 (2003) 429 J.K. Wegener et al. ibid 43 (2003) 1077
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AbsorptionWieviel und wie schnell wird der Wirkstoff aufgenommen ?
Praktischerweise sollte ein Pharmakon oral appliziert werden können
Es wird nach der Magen-passage vom Darm ins Blut resorbiert. (Über die Pfort-ader zunächst in die Leber)
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Absorption im duodenum (I)Aufnahme des Wirkstoffes in den Blutkreislauf
Ausschnitt aus der Darmwand
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Absorption im duodenum (II)Aufnahme des Wirkstoffes in den Blutkreislauf
Ausschnitt aus der Darmwand
A
A
B
B C
C D
D'
A Transcellulär (passive Diffusion)
B Paracellulär
C Aktiver Transport
D Transcytosis
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Absorption im duodenum (III)Modell der Zellmembran Phospholipid
De Groot et al. Science 294 (2001) 2353
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Caco-2 Zellen Monolayer
Experimenteller Ansatz zur Voraussage der intestinalen Absorption
Monolayer aus einer Kultur von Zellen dieeigentlich von einem Dickdarmkrebsstammen.
Vorteil: Reproduzierbare Ergebnisse,relativ gute Übereinstimmung mit in vivo Studien
Nachteil: Diese Zellen besitzen etwas andere metabolische Eigenschaften als Zellen des Dünndarms (MDR1 Transporterüberexprimiert)
Daneben kommen neuerdings auch synthetische Membranen zum Einsatz
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Welche Faktoren bestimmen die passive Diffusion durch Lipiddoppelschichten ?
Phospholipiddoppelschichten sind im Inneren lipophil
Deshalb sollten lipophile Moleküle sie schneller passieren
Deskriptor: logP (water/n-octanol partition coefficient)
Kleine Moleküle sollten die Membran schneller durchdringen als größere
Deskriptor: Molekülgewicht (MW) und Molekülform
Phospholipiddoppelschichten weisen eine hydrophile äußere Oberfläche auf
Deskriptoren: Anzahl von H-Brücken Donoren und Akzeptoren
Beobachtung: Die Permeation geht mit der Lösungswärme einher
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Molekülbasierte Deskriptoren zurVoraussage der ADME Eigenschaften
logP Wasser/Octanol Verteilungskoeffizient
Lipinski‘s rule
Topologische Indices
Polar surface area
Similarität / Dissimilarität
QSAR quantitative structure activity relationship
QSPR quantitative structure property relationship
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Lipinski´s Rule of 5
Kombination von Deskriptoren zur Abschätzung der intestinalen Absorption. Schlechte Aufnahme der Verbindung, wenn
C.A. Lipinski et al. Adv. Drug. Delivery Reviews 23 (1997) 3.
Molekülmasse > 500
logP > 5.0
> 5 H-Brücken Donoren (OH und NH)
>10 H-Brücken Akzeptoren (N und O)
Schlechte Diffusion
Zu lipophil
Zuviele H-Brücken mit den
Kopfgruppen der Membran
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Polar Surface Area (PSA)
Wie bei allen 3D Deskriptoren ist auch die PSA im Prinzip abhängig von der Konformation.
Die PSA ist definiert als der Bereich der van der Waals Oberfläche des Moleküls, der von den polaren Stickstoff- und Sauerstoffatomen, sowie den an sie gebundenen Wasserstoffen herrührt. Maß für die Ausbildung von H-Brücken
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Absorptionsmodelle
Lit: D.E. Clark, J.Pharm.Sci. 8 (1999) 807; Drug Discovery Today 5 (2000) 49; K. Palm et al. J.Med.Chem. 41 (1998) 5382
Neue Arbeiten zeigen allerding, daß auch ohne Berücksichtigung verschiedener Konfomere eine gute Korrelation zur Caco-2 Absorption und Aufnahme im Menschen (%FA) besteht.
Vollständige Aufnahme (>90%) wenn PSA<60 A2
Schlechte Aufnahme (<10%) wenn PSA>140 A2
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Magen Darm
Blutplasma
Lungen
Nieren
Haut
interstitielle Flüssigkeit (ECF)
intrazelluläre Flüssigkeit
Liquorcerebro-spinalis
Pharmacokinetik und Bioverfügbarkeit
„Quantitative Auseinandersetzung des Organismus mit einem einverleibten Pharmakon“
Der Köper/Organismus wird als offenes System betrachet, daß nach jeder Störung/Arzneimittelzugabe versucht, den Gleich-gewichtszustand wiederherzustellen
Dazu teilt man den Körper in eine Reihe von Räumen (compartments) auf, zwischen denen ein Fließgleichgewicht herrscht
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Distribution / Invasion
Der Gesamtweg des Medikamentes läßt sich in Einzelschritte aufteilen:
1) Diffusion im Lösungsmittel
2) D. durch Gewebs- und Gefäßmembranen
3) Transport durch das Blut
4) a) D. zu den target Rezeptoren
b) D. in andere Kompartimente
c) D. in Eliminationsorgane
5) Irreversible Elimination
Ab
sorp
ti on Invasion
(nach Dost)≈ Distribution
Hohe Eliminationskonstante: Kurzzeitnarkotika
Niedrige Eliminationskonstante: Antibiotika
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Verteilungsvolumen und Dosierung
Die Dosisierung richtet sich nach dem Verteilungsvolumen
Dosis D
Volumen V
Konzentration yo
V
Dyo
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Invasion / System exposure (II)Nur mittels intravenöser Gabe ist die volle Konzentration sofort verhanden. Ansonsten überschneiden sich Invasion und Elimination. Dies entspricht physicochemisch einer Folgereaktion
0 10 20 30 40 50 60Zeit t
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
Kon
zent
ratio
n
Nur Invasion ▬▬
0 10 20 30 40 50 60Zeit t
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
Kon
zent
ratio
n
Nur Elimination ▬▬
0 10 20 30 40 50 60Zeit t
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
Kon
zent
ratio
n Rasche Invasion ▬▬
0 10 20 30 40 50 60Zeit t
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
Kon
zent
ratio
n
Rasche Elimination ▬▬Therapeutische Bandbreite
FunktionBateman eeA][A][ --0
tktk
ElInv
Invt
InvEl
kk
k
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Das Dost‘sche Prinzip (I)Wie verhält sich der Konzentrationsverlauf bei unterschiedlichen Dosen ?
Total clearance: Volumen das pro Zeiteinheit geklärt wird eit][Volumen/Z
2ln
0
Vt
Cltot
Zwischen zwei Meßzeiten erhält man die Fläche S (Transit) unter der Kurve durch Integration der Batemanfunktion als
totCl
DS
0 10 20 30 40 50 60Zeit t
0
1
2
3
4
5
Kon
zent
ratio
n
volle Dosis Dhalbe Dosis
korrespondierende Flächen entsprechen dem Verhältnis der Dosen
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Das Dost‘sche Prinzip (II)Die Referenzkurve erhält man durch intravenöse Gabe der Dosis
Occupancy
= meßbare Konzentration
Transit
= bereits irreversibel eliminierte Menge
Transfer
= Occupancy + Transit = absorbierte Menge
Availments
= noch zur Invasion anstehende Menge
6. Vorlesung Modern Methods in Drug Discovery WS05/06 28
Daten für Pharmakokinetische Modelle
Chemische Daten Biologische Daten
Verteilungskoeffizienten Anatomische Abmessungen
Metabolische Umsatzraten Blutfluß durch OrganeVmax, Km, Ki Organvolumina
Löslichkeit
Dampfdruck Atmung
Diffusionsgeschwindigkeit Körpergewicht
ProteinbindungskonstantenAlter, Geschlecht, Ausmaß körperlicher Aktivität
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Pharmakokinetische Modelle (I)
KompartimentmodelleAnnahme: keine metabolische Umsetzung in den Verteilungsräumen
k12k23
k32
k24
Darm Leber Blut
Niere
Konzentrationverlauf läßt sich über lineare Differentialgleichungen berechnen
6. Vorlesung Modern Methods in Drug Discovery WS05/06 30
Pharmakokinetische Modelle (II)
Blutkreislauf als elektrisches Netzwerk (1930)
Per Analogrechner simulierbar (variable Steckverbindungen zwischen den Modulen)
Anwendbarkeit: Narkotika (geringe Metabolisierung, lipophil, werden abgeatmet)
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DistributionJe nach Ziel muß der Wirkstoff vom Plasma aus weitere Kompartimente erreichen.
Bei Wirkstoffen die auf das zentrale Nervensystem wirken muß die Blut-Hirn-Schranke passiert werden. Umgekehrt sollten andere Wirkstoffe die Barriere nicht überwinden.
Auch der aktive Transport von Stoffen kommt in Betracht
6. Vorlesung Modern Methods in Drug Discovery WS05/06 32
Eiweißbindung / Distribution (I)Die Konzentration von Wirkstoffen kann durch Bindung an Eiweiße verringert werden. Dies gilt sowohl für das Plasma, die extracelluläre und die interstitielle Flüssigkeit.
Die Bindung erfolgt gemäß der Langmuir‘sche Absorptionsisotherme (Absorptionswärme unabhängig vom Belegungsgrad) und erfüllt damit das Massenwirkungsgesetz
Neben Proteinen können auch Mucopolysaccharide (Binde- und Stützgewebe) absorbieren
her
hin
k
kK
[A][B]
AB][
AB][mitB A AB
A][B][mitABBA
herher
hinhin
kv
kv
Im Gleichgewicht ist keine Veränderung meßbar, und damit
AB][ A][B][ herhin kk
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Metabolismus (I)
(Bio-)chemische Reaktionen von Xenobiotica im Körper
Phase I:
Oxidation, Reduktion und Hydrolyse Cytochrom P450 Enzyme
Phase III:
Elimination durch Transporter
Phase II:
Konjugation mit kleinen Molekülen (z.B. Glutamin)
First pass effect:
Extensive Umsetzung von vorwiegend lipophilen Molekülen, solchen mit MW>500, oder die eine spezifische Affinität zu bestimmten Transportern haben,bei der ersten Passage durch die Leber
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Metabolismus (II)
Experimentelle (in vitro) Methoden:Leber Mikrosomen vom Menschen, Hepatocyten und rekombinante P450 Isozyme (exprimiert in E. coli)
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Elimination / ExkretionUnter Elimination werden alle Vorgänge zusammengefaßt, die zur Entfernung eines Stoffes aus einem Kompartiment führen. Diese können auch metabolischer Art sein.
Lipophile Stoffe können über die Galle, hydrophile Stoffe über den Harn ausgeschieden werden.
Allgemein gilt:
MW <300 300-500 >500
Galle Galle & Harn Harn
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Elimination / Clearance
Überblick der metabolischen Pfade
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ktt
t ktdtkd
dtk
dt
d
-0
t
0 0
[A]
[A]
eA][A][
oder A][
A][ln bzw.
[A]
A][-
zuführt n Integratio und [A]
| A][A][
t
o
Elimination / Clearance (III)Physicochemisch gesehen ist die Eliminierung eines Stoffes ein Zerfallsprozess 1. Ordnung (abhängig von der jeweils vorhandenen Konzentration des Stoffes)
neliminatio ofconstant rate A][mitBA kkv
kt
2lneit Halbwertszder mit
21
6. Vorlesung Modern Methods in Drug Discovery WS05/06 38
Was ist die Blut-Hirn Schranke (BBB) ?Querschnitt durch ein Blutgefäß
Nach: J.-M. Scheerman in Pharmacogenomics, J.Licinio & Ma-Li Wong (Eds.) Wiley-VCH (2002) pp. 311-335.
blood lumen
pericyte
endothelial cell
neuron
astrocyte footprocess tight junctions
between endothelialcells
brainextracellularfluid
6. Vorlesung Modern Methods in Drug Discovery WS05/06 39
Wozu dient die Blut-Hirn Schranke ?
Die in silico Vorhersage der Permeabilität der Blut-Hirn Schranke (BBB) einer Verbindung im Rahmen der vorklinischen Entwicklung ist besonders wichtig, da
• Nur Substanzen die auf das zentrale Nervensystem (CNS) wirken, sollen die Blut-Hirn Schranke effektiv überwinden.
• BBB-Screening ist besonders „teuer“ (Tierversuche kaum vermeidbar: Mikrodialyse, Isotopenmarkierung)
6. Vorlesung Modern Methods in Drug Discovery WS05/06 40
Blood-Brain Barrier (BBB)
Lit. D. E. Clark, J. Pharm. Sci. 8 (1999) 815
Als Maß für das Durchdringen der Blut-Hirn Schranke wird der Logarithmus des Verhältnis der Konzentrationen angegeben
logBB = log([im Hirn]/[imBlut]) Bereich: -2.00 bis +1.00
Vorwiegend im Blut -1.0 < logBB < 0.3 vorwiegend im Hirn
Experimentell ist der logBB Wert nur schwer zugänglich (Isotopenmarkierung, Mikrodialyse) und auch Modelle aus künstlichen Membranen (Endothelial Zellen) sind noch in der Entwicklung
6. Vorlesung Modern Methods in Drug Discovery WS05/06 41
Blood-Brain Barrier (II)
Lit. D. E. Clark, J.Pharm.Sci. 8 (1999) 815
F. Lombardo et al. J.Med.Chem. 39 (1996) 4750
Im Gegensatz zur Absorption aus dem Duodenum spielt hier die Polarität der Verbindungen eine große Rolle, die nicht durch die PSA beschrieben werden kann. Bsp:
PSA logBB ClogP Polarisierbarkeit(AM1)
Benzol 0 -0.69 2.1 13.8
3-Methylpentan 0 2.01 3.7 14.8
Entsprechend läßt sich eine QSRP-Gleichung aufstellen
logBB = a PSA + b ClogP + c mit r = 0.887
6. Vorlesung Modern Methods in Drug Discovery WS05/06 42
Bisher benutzte Deskriptoren
Folgende Terme korrelieren direkt mit logBB:
● logP
● Polar surface area
● hydrogen-bond donors and acceptors
● size and shape
fragment based (MlogP, ClogP,...)
contributions from N, O and H atoms
numerical count
molecular volume and globularity
6. Vorlesung Modern Methods in Drug Discovery WS05/06 43
Deskriptoren für Größe und Form
Bezug zur Molekülform haben:
Molekülvolumen, Globularität, Anzahl drehbarer Bindungen
Globularität:
Verhältnis der Oberfläche (unter der Annahme das Molekül wäre eine Kugel) zur tatsächlichen Oberfläche. Immer < 1
Hauptkomponenten der Molekülgeometrie:
Ausdehnung des Moleküls im dreidimensionalen Raum
6. Vorlesung Modern Methods in Drug Discovery WS05/06 44
Neue Deskriptoren für Größe und Form
- Deskriptoren wie etwa die Globularität sind korreliert mit dem Molekülgewicht und der Anzahl der H-Atome
+ Ersatz durch drei Terme die aus der Molekülgeometrie abgeleitet werden
PCGC
PCGAPCGB
6. Vorlesung Modern Methods in Drug Discovery WS05/06 45
-2.5 -1.5 -0.5 0.5 1.5 2.5
observed logBB
-2.5
-1.5
-0.5
0.5
1.5
2.5pr
edic
ted
logB
Br2=0.866, adj. r2=0.844, se=0.308, n=90
BBB-Model mit 12 Deskriptoren
Lit: M. Hutter J.Comput.-Aided.Mol.Des. 17 (2003) 415.
Deskriptoren hauptsächlich aus QM Rechnungen: Elektrostatische Oberfläche, Hauptkomponenten der Geometrie,H-Brücken Eigenschaften
6. Vorlesung Modern Methods in Drug Discovery WS05/06 46
ADME - Historische Entwicklung
1960 Corwin Hansch QSAR für kleine Datensätze
logP für Toxizität
1980 in vitro Studien ersetzen in vivo Studien
1990 Erste in silico ADME Modelle (Computer)
1997 Lipinski‘s Rule of Five zur Absorption
Docking in Proteinstrukturen
Homologiemodellierung von Proteinen (CYP P450)
2002 X-Ray Struktur von human CYP2C9
2004 X-Ray Struktur von human CYP3A4
6. Vorlesung Modern Methods in Drug Discovery WS05/06 47
Web-basierte online Tools
Lit. I.V. Tetko, Mini Rev.Med.Chem. 8 (2003) 809
Eine Reihe von Instituten und Firmen haben Server für die Vorhersage von ADME-Eigenschaften.
Diese basierend zumeist auf einem Java-Applet mit dem die Moleküle gezeichnet werden können, bieten die Eingabe als
SMILES-String oder als eines der vielen Formate für3D-Strukturen an.
Eine Zusammenfassung mit Hyperlinks bietet das Virtual Laboratory
http://146.107.217.178/online.html